Я попробовал последнюю модель от OpenAI– и это страшно

ЧатГПТ придумали айтишники

Тем временем все остальные кричат, что ЧатГПТ накроет работу айтишников медным тазом. Гыыы. Логично же.

У программистов уже есть инструменты типа Копилота, пытаются что-то угадать и подсказать, иногда получается, иногда нет. Но это уровень ближайшей строчки.

Пока ИИ инструменты просто сокращают этап гугления. Раньше на этого много времени уходило — похоже скорее на продвинутый поиск по стековерфлоу. Но даже тут не редко ИИ выдает ахинею и нерабочий код. В общем пока это скорее продвинутый гугл.

Еще есть проблемка с подключением ЧатГПТ к проекту с т.з. безопасности. Где гарантия, что ЧатГПТ не отдаст данные доступа к условным серверам одной компании в ответе для другой компании. Или сама ОпенАИ (или другая контора) не сохранит их себе.

ИИ на входе получает А и с блеском отыщет наилучшие Б, В и Г.

Но решение задачи может лежать в плоскости вне а, б, в, г, а среди яблок и закатов) на это способно только сознание, не интеллект

… в процессе потребления 3-х банок пива.

1. Теория
Все существующие нейросети это GPT (генерирующие натренированные трансформеры). Трансформер это преобразователь. Он превращает A->B, B->A. То есть, он генерирует приблизительный ответ B (строку) на основании входной строки (A).
=> Нейронка не анализирует смысл, смысла не заложено в её архитектуре. Она похожа на попугайчика, который на входе получает «что делает собачка», а на выходе генерирует «гав-гав». При этом, если спросить попугайчика, что такое собака, у попугайчика случится разрыв шаблона, поскольку концепт слов и их значений у него отсутствует.
Нейронки хороши в своей приблизительности и хорошо генерируют там, где точность не требуется. Приблизительную картинку нейронка нарисует влёгкую, сборочный чертёж (требующий и точности, и понимания) — нет. Программирование, как и любая инженерия, не потерпит неточностей.

2. Практика
По некоторым вопросам, нейронка генерирует откровенную лажу, отвечает невпопад. Но что гораздо хуже — иногда она попадает, создавая ощущение правильности ответа. В середине ответа, тем не менее, часто находится ошибка.
Если ты тематики не знаешь (а потому и вопрошаешь) — ты примешь ошибочный сгенерированный ответ за истину и возьмёшь в работу. А потом будешь две недели выяснять, где же ошибка в коде. А ошибка будет логическая, в построении.
Т.е. ей нельзя доверять даже гуглить на стеке и гите — может наврать.
Любые более-менее сложные проекты, требующие удержания контекста, нейронка не напишет — тут просто без шансов.
Маленькие функции и участки кода пишутся быстрее и без ошибок руками — hotkey, скоропечатанье и какой-нть Intellisense, и вот ты уже пишешь функцию быстрее, чем Петя набирает промпт (который ещё нужно сформировать).
Большие модули нейронка напишет быстро, а отлаживать ты всё это будешь неделю, причём нет гарантий, что код вообще заведётся.

Так что лучше месяц писать и день отлаживать, чем наоборот, поскольку во втором случае нет никаких гарантий.

Так что все эти влажные мечты завидующих о замене кодеров удобной волшебной единорожкой можно смело пропускать: это вбросы.
Крупные американские компании облажались по полной — они вложили ярды в нерабочую архитектуру под влиянием отдельных манагеров. Теперь последние, дабы не оказаться на плахе корпората, с экрана будут пороть любую лажу и рисовать наивным и доверчивым заоблачные горизонты в надежде замедлить падение тренда и немножечко отбить потери.

Низкоуровневое программирование никому не понадобится, понадобится умение хорошо понимать предметную область и описывать задачи для ИИ

Еще лет 15 назад заявлялось, что профессия водителя вот вот умрет — всех заменят автопилотами. Время прошло, о дефиците водителей слышно, о проектах по замене — все реже и реже.

Что касается ИТ. К примеру, кто то помнит об обещаниях заменить программистов, когда появился язык SQL? Дескать, обычные пользователи смогут писать запросы к базам данных. И как, стали писать?

Инструментарий, облегчающий разработку появляется не раз и не два. В прошлом такое приводило к увеличению сложности решаемых задач и расширению сферы применения ИТ. Скажем, в какой то момент средний бизнес сможет себе позволить иметь ИТ системы, доступные ранее крупному бизнесу — и засчет этого станет более эффективным. Разве плохо?

Можете из этого бота средствами GPT убрать ТГ уведомления после каждого ответа бота?

Смотрели насколько оптимизирован код?

Код — это, конечно, хорошо, но мы, вроде бы, не на сайте про программирование.

Попробуем вашу последнюю модель на достаточно простом вопросе. Вот, под рукой завалялось: 

Спросим у платной нейросети по подписке пару вопросов:

Ответ на первой странице гугла лежит на все вопросы. Даже на википедии. Ну ладно, может, другая нейросеть получше справится со следующим вопросом?

Браво! Интересно, при чём тут марки ГДР, конечно. 
Думаю, что с кодом примерно так же дело обстоит, судя по качеству ответов. Страшно представить, что вы там напрограммируете...